Для обучения любого рода требуются язык описания объектов и язык описания понятий (язык гипотез). Как правило, описания подразделяются на два основных типа.
• Реляционные описания.
• Описания на основе атрибутов и значений.
В реляционном описании объект представлен с помощью его компонентов и отношений между ними. Например, реляционное описание арки заключается в следующем: арка — это конструкция, состоящая из трех компонентов (двух стоек и перекладины); каждый компонент представляет собой блок; обе стойки поддерживают перекладину; стойки не соприкасаются. Такое описание является реляционным, поскольку в нем рассматриваются отношения между компонентами. С другой стороны, в описании на основе атрибутов и значений объект рассматривается с точки зрения его глобальных характеристик. Такое описание представляет собой вектор значений атрибутов. Например, в описании на основе атрибутов и значений могут использоваться такие атрибуты, как ширина, высота и цвет. Поэтому описание некоторой ар-
Часть II. Применение языка Prolog в области искусственного интеллекта
ки на основе атрибутов и значений может состоять в следующем: длина — 9 м, высота - 7 м, цвет - желтый.
Описания на основе атрибутов и значений представляют собой частный случай реляционных описаний. Атрибуты могут быть формально представлены как компоненты некоторого объекта. Поэтому обычно описание на основе атрибутов и значений можно легко перевести на язык реляционных описаний. С другой стороны, задача преобразования реляционного описания в описание на основе атрибутов и значений часто является сложной, а иногда неосуществимой.
Безусловно, языки описания, которые могут использоваться в машинном обучении, аналогичны тем, которые служат для представления знаний в целом. Ниже перечислены некоторые формальные средства, часто используемые в машинном обучении.
• Векторы атрибутов и значений, применяемые для представления объектов.
• Правила вывода, применяемые для представления понятий.
• Деревья решения, применяемые для представления понятий.
• Семантические сети.
• Средства представления логики предикатов различных типов (например, язык Prolog).
Семантические сети, правила вывода и деревья решения рассматриваются ниже в этой главе. Использование логики предикатов в машинном обучении называется индуктивным логическим программированием (Inductive Logic Programming - ILP). Эта тема рассматривается в главе 19.
